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基于集成BP神經網絡的數控加工中心主軸熱誤差建模
閱讀：159 發布時間：2020-8-12文章預覽：
在機械加工中，終加工零件的幾何精度受加工中心幾何誤差、熱誤差、切削力誘導誤差以及其他誤差等各種誤差的影響。眾多研宄表明，隨著加工中心朝高速高精度方向發展，加工中心熱誤差越來越成為影響加工中心加工精度的重要因素，加工中心熱誤差在加工中心總誤差中占比可高達40%?主軸是加工中心的核心部件和大熱源，且主軸結構復雜、散熱條件差、內部耦合關系復雜，易產生不均勻的主軸溫度場分布，從而產生誤差，降低加工中心加工精度。因此，減少主軸熱誤差對提高加工中心加工精度至關重要。從減少誤差產生的角度考慮，可以通過熱對稱設計、隔離熱源等方式降低加工中心熱變形從而減少熱誤差[5-7],但該方法易受硬件結構限制，實施困難。
因此，眾多學者從熱誤差補償的角度考慮，建立熱誤差預測模型，對主軸熱誤差進行預測從而進行補償，該方法易于實施、經濟、髙效。由于在加工中心運轉過程中，加工中心熱誤差是非線性的且時變的，因此，建立準確的熱誤差預測模型是進行熱誤差有效補償的關鍵。直接的熱誤差建模思路是通過歷史熱誤差數據建立熱誤差預測模型對將來熱誤差進行預測。楊軍等[8]建立了基于時序分析的熱誤差自回歸滑動平均混合模型ARIMA。但該方法主要關注熱誤差數據隨時間的變化，沒有充分利用溫度數據這一直接影響熱誤差產生的因素。另一種熱誤差建模思路是建立加工中心主軸熱變形的機理模型，王乾俸等[9]在對加工中心主軸熱特性分析的基礎上，建立了基于指數函數的加工中心主軸熱誤差補償模型，建模時間短，成本低。王立平等[1Q]將重型鏜加工中心Z軸等效為一維桿，并通過該一維桿建立T熱誤差機理模型，結果表明該模型預測效果好于輸出誤差模型和分步回歸模型。但通過機理模型建模的方法對原始模型做了大量簡化，通過簡單的指數函數并不能*準確描述整個熱變形過程。因此，眾多學者從加工中心溫度敏感點溫度值與熱誤差之間的映射關系來建立熱誤差補償模型，根據實時測得的加工中心溫度敏感點溫度值對熱誤差進行實時預測和補償。傅建中等[11]結合模糊邏輯與人工神經網絡的優點，提出了精密機械熱動態誤差的模糊神經網絡模型，并在多變量模糊模型后件結構與參數辨識中提出了主分量分析建模的新方法。郭前建等[12]通過灰色關聯分析法篩選出了加工中心關鍵溫度點，并建立了基于人工魚群算法和蟻群算法優化的BP神經網絡熱誤差預測模型，取得了較好的預測效果。馬馳等利用遺傳算法優化了 BP神經網絡的隱含層節點數和初始權值和閾值，優化后的BP神經網絡預測性能好于未優化的BP神經網絡。張毅等[14]提出了一種基于灰色理論預處理的神經網絡加工中心熱誤差補償模型。林偉青等[15]通過對模型參數在線修正，建立了在線小二乘支持向量機加工中心熱誤差模型，提高了精度和魯棒性。姜輝等[16]運用貝葉斯推斷方法對小二乘支持向量機熱誤差模型的正規化參數、核函數參數進行了優化選擇。楊軍等[17]采用模糊聚類分析法選出了對熱誤差敏感的溫度變量，并比較了小二乘支持向量機模型和多元線性回歸模型的預測精度。
上述各種映射關系模型主要集中在對單一模型的參數進行迭代優化選取，或者増加前處理或后處理等方式來提高建模精度。迭代尋優參數是個耗時的過程，并且只利用了單個預測模型的優勢，預測精度和泛化能力僅僅依靠該單一模型，預測結果不確定性増加。同時在建模數據量有限的情況下，始終不能擺脫訓練數據過擬合與新數據預測精度之間的平衡關系。
本文從機器學習的角度出發，采用集成模型(Ensemble model, EM)對主軸熱誤差進行建模及預測。通過集成幾個具有弱預測性能的BP神經網絡模型得到具有強預測性能的集成模型。該集成模型的預測性能不依賴于某單一 BP神經網絡模型，不需要對某單一 BP神經網絡模型的參數進行迭代尋優。首*行了加工中心主軸熱誤差實驗，獲取了溫度數據和熱誤差數據。并采用模糊c均值聚類(Fuzzyc means clustering, FCM)法篩選了溫度敏感點。然后分別通過平均法、中位數法和普通小二乘法將5個單一 BP神經網絡模型進行了集成，得到了 3種集成模型。后分析比較了本文所提各集成模型與各單一 BP神經網絡模型的預測精度和泛化能力。
為了驗證本文所提加工中心主軸熱誤差集成建模方法的可行性與有效性，需首*行主軸熱誤差實驗，獲取建模所需溫度數據和熱誤差數據。以一臺THM6380臥式加工中心為研宄對象，參照標準ISO230-3[18]對其進行熱誤差實驗。實驗步驟如T:
實驗設置如圖1、2所示，一共在加工中心整機上布置了 12個溫度傳感器，其中71?rs為外置溫度傳感器，rml?rm4為加工中心內置溫度傳感器。由于主軸發熱為整機大熱源，因此需詳細測量主軸溫度。如圖1所示，7個溫度傳感器7vr7沿主軸軸線方向固定在主軸表面上，乃?測量主軸前段溫度，K-r7測量主軸后段溫度，放置在加工中心罩殼上測量環境溫度。如圖2所示，rml測量主軸前端溫度，rm2測量主軸箱上部溫度，；rm3測量立柱側面溫度，rm4測量床身溫度。為了測量主軸熱變形，將一個芯棒裝在主軸上，3個相互垂直的電容式位移傳感器通過工裝固定在工作臺上，分別測量主軸軸向(7向)熱伸長和徑向(X、r向)熱漂移，如圖1所示。在實驗過程中，每隔5 min同步實時記錄一次溫度數據和熱誤差數據。同一時刻采集的溫度數據和熱誤差數據為一組樣本序列。
為了使熱誤差建模實施簡單、可行、高效，以主軸空轉進行熱誤差實驗，同時由于加工中心大部分時間工作于中低速狀態，因此本文在主軸轉速為3 000 r/min時進行熱誤差實驗。加工中心從停機狀態開始以3 000 r/min的轉速空載連續運行4.5 h,然后停機。期間按實驗設定實時記錄溫度數據和熱誤差數據。加工中心運轉在3 000 r/min時記錄的溫升數據和熱誤差數據如圖3和圖4所示。共采集了《=55組樣本序列。
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結束語：